









虽然物体识别已经被广泛研究了很多年,研究出大量的技术和算法,物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升,但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有:
知识导引问题:
同样的图像在不同的知识导引下,三维物体识别厂家,会产生不同的识别结果,知识库的建立不仅要使用物体的自身知识,如颜色、纹理、形状等,也需要物体间关系的知识,知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p(precision)指精度(准确率),一般为y轴;r(recall)指识别率(召回率),三维物体识别制作,一般为x轴。
p=(识别正确的结果)/(所有识别结果);r=(识别正确的结果)/(实际上正确的结果)。识别结果的类型如下:
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限,当精度低于0.5时,说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果,(因为随机猜测的准确率为0.5)。除了pr曲线,三维物体识别方案,也有文献使用其它曲线来度量识别结果,如roc曲线或fppw等。虽然物体识别已经被广泛研究了很多年,研究出大量的技术和算法,天津三维物体识别,物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升,但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有:
前景展望:
虽然存在着很多困难,但是随着人类对自己视觉的逐步了解,一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活,比如机器人的研制,但是要想使得机器人可以像人一样运动,辅助人们的工作生活,那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统,能够识别物体以及场景,真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会---改变提高智能工具的能力,成为计算机技术---式的一项研究。
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